Le banche centrali devono prepararsi al profondo impatto dell'IA sull'economia e sul sistema finanziario: BRI
- È opportuno che le banche centrali si confrontino con l'intelligenza artificiale (IA), anticipandone l'impatto sull'economia e sul sistema finanziario e sfruttandone le potenzialità nelle proprie operazioni. L'adozione diffusa dell'IA potrebbe avere ripercussioni sulle dinamiche dell'inflazione.
- Il settore finanziario è tra quelli che più avvertirà i benefici e i rischi dell'IA. In particolare, l'IA dovrebbe avere effetti positivi sull'attività di prestito e sui pagamenti, ma anche aumentare il grado di sofisticatezza degli attacchi informatici.
- La crescente importanza dei dati come fulcro della rivoluzione dell'IA rende ancora più pressante la necessità di cooperazione tra le banche centrali.
La rapida adozione dell'IA impone alle banche centrali di confrontarsi con questa nuova tecnologia, ha dichiarato oggi la Banca dei Regolamenti Internazionali, esortando i responsabili delle politiche ad anticipare gli effetti di trasformazione prodotti dall'IA sull'economia, nonché a sfruttarne le potenzialità per affinare i propri strumenti analitici nel perseguimento della stabilità finanziaria e dei prezzi.
In un speciale capitolo della Relazione economica annuale 2024, la BRI illustra le implicazioni dell'IA e delle sue applicazioni per le banche centrali. L'IA è destinata ad avere un impatto sul sistema finanziario, sui mercati del lavoro, sulla produttività e sulla crescita economica. La sua adozione diffusa potrebbe migliorare la capacità delle imprese di adeguare più rapidamente i prezzi in risposta ai cambiamenti macroeconomici, con ripercussioni sulle dinamiche dell'inflazione. Anche il lavoro delle banche centrali, custodi dell'economia, cambierà per effetto diretto dell'impiego in prima linea degli strumenti di IA.
I possibili impieghi dell'IA da parte delle banche centrali includono il miglioramento del cosiddetto "nowcasting" tramite l'utilizzo di dati in tempo reale per anticipare meglio l'andamento dell'inflazione e di altre variabili economiche, nonché per setacciare i dati alla ricerca di vulnerabilità del sistema finanziario, consentendo alle autorità di gestire meglio i rischi. Con l'avvento dell'IA, i dati sono diventati una risorsa ancora più preziosa e costituiranno il fulcro dell'impiego di queste tecnologie da parte delle banche centrali.
I modelli di intelligenza artificiale di nuova generazione hanno catturato la nostra immaginazione collettiva grazie alle loro sorprendenti capacità, ma hanno anche un influsso diretto sul lavoro delle banche centrali. Vaste quantità di dati potrebbero fornirci informazioni più tempestive e ricche per individuare dinamiche e rischi latenti nell'economia e nel sistema finanziario. Tutto ciò potrebbe aiutare le banche centrali a prevedere e guidare meglio l'economia.
Gli effetti sulla domanda e quindi sulle pressioni inflazionistiche dipenderanno dalla rapidità con cui i lavoratori in esubero riusciranno a trovare un nuovo lavoro e dalla correttezza o meno delle anticipazioni di famiglie e imprese rispetto ai guadagni futuri derivanti dall'IA. Nel breve periodo, gli effetti dal lato dell'offerta potrebbero superare quelli dal lato della domanda, riducendo le pressioni inflazionistiche, ma queste dinamiche potrebbero invertirsi nel tempo, man mano che anche la domanda si espanderà all'aumentare dei redditi. Le banche centrali dovranno considerare attentamente queste dinamiche nella definizione della politica monetaria.
Nel settore finanziario, l'IA può migliorare l'efficienza e ridurre i costi di pagamenti, prestiti, assicurazioni e gestioni patrimoniali, si legge nella Relazione. La BRI avverte tuttavia che l'IA introduce anche dei rischi, quali nuovi tipi di attacchi informatici, e può amplificare quelli esistenti, come comportamenti imitativi (herding), corse agli sportelli e altri vendite forzate (fire sales).
L'Innovation Hub della BRI sta testando insieme alle banche centrali partner le potenzialità dell'IA in diversi ambiti.
Le banche centrali sono state fra le prime a impiegare il machine learning e sono quindi ben posizionate per sfruttare al meglio la capacità dell'IA di imporre una struttura a grandi quantità di dati non strutturati.
Ad esempio, per citare solo due delle nostre iniziative, il Progetto Aurora studia come riconoscere le attività di riciclaggio a partire dai dati sui pagamenti, mentre il Progetto Raven utilizza l'IA per migliorare la resilienza informatica.
Note per i redattori:
- L'Innovation Hub della BRI mira a sviluppare beni pubblici in ambito tecnologico.
- La Relazione economica annuale 2024 e la Relazione annuale 2023/24 della BRI saranno pubblicate il 30 giugno.